Studies on HIV/AIDS Among Students: Bibliometric Analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: In recent years, HIV infection in students has been an ongoing concern worldwide. A large number of articles have been published; however, statistical analysis of the data presented in these publications is lacking. OBJECTIVE: This study aimed to detect and analyze emerging trends and collaborative networks in research on HIV/AIDS among students. METHODS: Research publications on HIV/AIDS among students from 1985 to 2022 were collected from the Web of Science Core Collection. A topic search was used for this study, and articles in English were included. CiteSpace was used to generate visual networks of countries/regions, institutions, references, and keywords. Citation analysis was used to discover milestones in the field and trace the roots of the knowledge base. Keyword analysis was used to detect research hotspots and predict future trends. RESULTS: A total of 2726 publications met the inclusion criteria. Over the past 38 years, the number of publications annually has been on the rise overall. The United States had the highest number of publications (n=1303) and the highest centrality (0.91). The University of California system was the core institution. The main target population of studies on HIV/AIDS among students were medical and university students. These studies focused on students' knowledge, attitudes, risk behaviors, and education about HIV/AIDS. The recent bursting keywords (gay, sexual health, adherence, barriers, mental health, HIV testing, stigma, and antiretroviral therapy) revealed research trends and public interest on this topic. CONCLUSIONS: This study identified countries/regions and institutions contributing to the research area of HIV/AIDS among students and revealed research hotspots and emerging trends. The field of research on HIV/AIDS among students was growing rapidly. The United States was at the center, and the University of California system was the core institution. However, academic collaboration should be strengthened. Future research may focus on exploring gay students, sexual health, adherence, barriers, mental health, HIV testing, stigma, and antiretroviral therapy.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,009 | 0,046 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,181 | 0,208 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».